Forscher stellt Gesichtserkennungs-AI vor, die „Vertrauenswürdigkeit“ bestimmt – Twitter reagiert empört

Via Twitter hat ein französischer Forscher namens Nicolas Baumard sein neuestes Projekt vorgestellt. Thema: Wie hat sich die wahrgenommene Vertrauenswürdigkeit im Lauf der europäischen Geschichte verändert?

Dafür haben er und seine Kolleg*innen die Gesichtsmerkmale historischer Porträts berühmter Persönlichkeiten mittels KI analysiert. Sie kamen zu dem Ergebnis, dass die Vertrauenswürdigkeit in den Gemälden im Zeitraum von 1500 bis 2000 anstieg – parallel dazu nahm auch die zwischenmenschliche Gewalt in der Gesellschaft ab und demokratische Werte etablierten sich.

Es wurde also immer wichtiger, sich vertrauenswürdig darzustellen.

Eine Grafik veranschaulicht, welche Gesichtsmerkmale als weniger oder eben mehr vertrauenswürdig wahrgenommen werden. Menschen mit flachen Wangenknochen, gesenkten inneren Augenbrauen und einem schmalen Kinn erwecken demnach weniger Vertrauen als welche mit erhöhten inneren Augenbrauen, ausgeprägten Wangenknochen und einem breiten Kinn. Ein Lächeln ist natürlich auch essentiell.

Als Baumard diese Erkenntnisse auf Twitter teilte, gab es schnell negatives Feedback. Menschen anhand von oberflächlichen Metriken in besser und schlechter einzustufen, ruft eben düstere Erinnerungen wach. Die Kritik: Weiße Personen würden eher als vertrauenswürdig eingestuft.

Tatsächlich hat KI-gestützte Gesichtserkennung oftmals ein Problem: einen Bias gegen Nicht-Weiße Menschen. Gründe dafür sind die Daten, mit denen die KI gefüttert wird. So kann es sein, dass die Anzahl der eingespeisten Bilder Weißer Menschen deutlich höher ist als jene Nicht-Weißer.

Building on recent advances in social cognition, we design an algorithm to automatically generate trustworthiness evaluations for the facial action units (smile, eye brows, etc.). https://t.co/HSdDSJ3qVr pic.twitter.com/tdZySaJT2u

— Nicolas Baumard (@baumard_nicolas) September 23, 2020

Die Forscher*innen entgegnen via Bored Panda, dass sie nicht versucht hätten, Menschen anhand ihrer Gesichtsmerkmale in gut oder schlecht einzuordnen: „Jemand mag unzuverlässig erscheinen, aber sehr nett sein, und auf der anderen Seite mag jemand immer nett aussehen, aber das Vertrauen der Menschen ständig ausnutzen. Wir waren daran interessiert zu messen, ob Menschen freundlich aussehen wollen.“